本文介绍了多种基于深度学习的膝关节骨关节炎（OA）自动诊断方法，重点在于使用X光和MRI图像进行分类和分割。研究表明，深度学习模型在膝关节OA的预测和评估中表现优异，尤其是结合临床变量和影像数据的应用前景。

本研究探讨了多模态机器学习在膝关节骨关节炎（OA）进展预测中的应用，结合影像数据与临床信息，以提高药物开发和个性化治疗的效果。研究表明，深度学习模型在MRI与多模态融合方法中表现相当，且新方法能够自动评分OA病情，提升预测准确性。

本研究利用多模态机器学习模型，基于患者影像和临床数据，预测膝关节骨关节炎的进展，旨在改善药物开发和个性化治疗。通过深度学习方法，研究了膝关节成像数据的融合，发现MRI与多模态方法效果相当。此外，研究提出了一种自动评估骨关节炎严重程度的新方法，显示出显著的准确性提升，具有潜在的临床应用价值。